Gene expression data can be utilized in various studies, including the prediction of disease prognosis. However, there are challenges associated with collecting enough data due to cost constraints. In this paper, we propose a gene expression data generation model based on Conditional Variational Autoencoder. Our results demonstrate that the proposed model generates synthetic data with superior quality compared to two other state-of-the-art models for gene expression data generation, namely the Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty based model and the structured data generation models CTGAN and TVAE.
This study explores how elementary school students construct food pyramid prediction models using scientific reasoning. Thirty small groups of sixth-grade students in the Kyoungki province (n=138) participated in this study; each small group constructed a food pyramid prediction model based on scientific reasoning, utilizing prior knowledge on topics such as biotic and abiotic factors, food chains, food webs, and food pyramid concepts. To understand the scientific reasoning applied by the students during the modeling process, three forms of qualitative data were collected and analyzed: each small group's discourse, their representation, and the researcher's field notes. Based on this data, the researcher categorized the students' model patterns into three categories and identified how the students used scientific reasoning in their model patterns. The study found that the model patterns consisted of the population number variation model, the biological and abiotic factors change model, and the equilibrium model. In the population number variation model, students used phenomenon-based reasoning and relation-based reasoning to predict variations in the number of producers and consumers. In the biotic and abiotic factors change model, students used relation-based reasoning to predict the effects on producers and consumers as well as on decomposers and abiotic factors. In the equilibrium model, students predicted that "the food pyramid would reach equilibrium," using relation-based reasoning and model-based reasoning. This study demonstrates that elementary school students can systematically elaborate on complicated ecology concepts using scientific reasoning and modeling processes.
PURPOSES : The objective of this paper is to develop a pavement performance model based on the Bayesian algorithm, and compare the measured and predicted performance data. METHODS : In this paper, several pavement types such as SMA (stone mastic asphalt), PSMA (polymer-modified stone mastic asphalt), PMA (polymer-modified asphalt), SBS (styrene-butadiene-styrene) modified asphalt, and DGA (dense-graded asphalt) are modeled in terms of the performance evaluation of pavement structures, using the Bayesian algorithm. RESULTS : From case studies related to the performance model development, the statistical parameters of the mean value and standard deviation can be obtained through the Bayesian algorithm, using the initial performance data of two different pavement cases. Furthermore, an accurate performance model can be developed, based on the comparison between the measured and predicted performance data. CONCLUSIONS : Based on the results of the case studies, it is concluded that the determined coefficients of the nonlinear performance models can be used to accurately predict the long-term performance behaviors of DGA and modified asphalt concrete pavements. In addition, the developed models were evaluated through comparison studies between the initial measurement and prediction data, as well as between the final measurement and prediction data. In the model development, the initial measured data were used.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.38
no.2
/
pp.153-163
/
2020
After launching the GOCE (Gravity Field and Steady-State Ocean Circulation Explorer) which obtains high-frequency gravity signal using a gravity gradiometer, many research institutes are concentrating on the development of GGM (Global Geopotential Model) based on GOCE data and evaluating its precision. The precision of some GGMs was also evaluated in Korea. However, some studies dealt with GGMs constructed based on initial GOCE data or others applied a part of GNSS (Global Navigation Satellite System) / Leveling data on UCPs (Unified Control Points) for the precision evaluation. Now, GGMs which have a higher degree than EGM2008 (Earth Gravitational Model 2008) are available and UCPs were fully established at the end of 2019. Thus, EIGEN-6C4 (European Improved Gravity Field of the Earth by New techniques - 6C4), GECO (GOCE and EGM2008 Combined model), XGM2016 (Experimental Gravity Field Model 2016), SGG-UGM-1, XGM2019e_2159 were collected with EGM2008, and their precisions were assessed based on the GNSS/Leveling data on UCPs. Among GGMs, it was found that XGM2019e_2159 showed the minimum difference compared to a total of 5,313 points of GNSS/Leveling data. It is about a 1.5cm and 0.6cm level of improvement compare to EGM2008 and EIGEN-6C4. Especially, the local biases in the northern part of Gyeonggi-do, Jeju island shown in the EGM2008 was removed, so that both mean and standard deviation of the difference of XGM2019e_2159 to the GNSS/Leveling are homogeneous regardless of region (mountainous or plain area). NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) is currently in progress in developing EGM2020 and XGM2019e_2159 is the experimentally published model of EGM2020. Therefore, it is expected that the improved GGM will be available shortly so that it is necessary to verify the precision of new GGMs consistently.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
v.10
no.1
/
pp.274-283
/
2022
Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.
Tree-based algorithms have been the dominant methods used build a prediction model for tabular data. This also includes personal credit data. However, they are limited to compatibility with categorical and numerical data only, and also do not capture information of the relationship between other features. In this work, we proposed an ensemble model using the Transformer architecture that includes text features and harness the self-attention mechanism to tackle the feature relationships limitation. We describe a text formatter module, that converts the original tabular data into sentence data that is fed into FinBERT along with other text features. Furthermore, we employed FT-Transformer that train with the original tabular data. We evaluate this multi-modal approach with two popular tree-based algorithms known as, Random Forest and Extreme Gradient Boosting, XGBoost and TabTransformer. Our proposed method shows superior Default Recall, F1 score and AUC results across two public data sets. Our results are significant for financial institutions to reduce the risk of financial loss regarding defaulters.
The lower flash points for the binary system, n-butanol+n-decane, were measured by Pensky-Martens closed cup tester. The experimental results showed the minimum in the flash point versus composition curve. The experimental data were compared with the values calculated by the reduced model under an ideal solution assumption and the flash point-prediction models based on the Van Laar and Wilson equations. The predictive curve based upon the reduced model deviated form the experimental data for this system. The experimental results were in good agreement with the predictive curves, which use the Van Laar and Wilson equations to estimate activity coefficients. However, the predictive curve of the flash point prediction model based on the Willson equation described the experimentally-derived data more effectively than that of the flash point prediction model based on the Van Laar equation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
/
2002.10a
/
pp.1088-1092
/
2002
The purpose of this investigation was to study the kinematics of joints between foot segments based on computer graphic-based model during the stance phase of walking. In the model, ail joints were assumed to act as monocentric, single degree of freedom hinge joints. The motion of foot was captured by a video collection system using four cameras. The model fitted in an individual subject was simulated with this motion data. The kinematic data of tarsometatarsal joints and metatarso-phalangeal joint were quantitatively similar to the previous data. Therefore, our method using the computer graphic-based model is considered useful.
Younghwa Lee;Il-Sik Chang;Suseong Oh;Youngjin Nam;Youngteuk Chae;Geonyoung Choi;Gooman Park
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.17
no.6
/
pp.1516-1529
/
2023
In this paper, a motor gearbox fault-detection system based on a hierarchical flow-based model is proposed. The proposed system is used for the anomaly detection of a motion sound-based actuator module. The proposed flow-based model, which is a generative model, learns by directly modeling a data distribution function. As the objective function is the maximum likelihood value of the input data, the training is stable and simple to use for anomaly detection. The operation sound of a car's side-view mirror motor is converted into a Mel-spectrogram image, consisting of a folding signal and an unfolding signal, and used as training data in this experiment. The proposed system is composed of an encoder and a decoder. The data extracted from the layer of the pretrained feature extractor are used as the decoder input data in the encoder. This information is used in the decoder by performing an interlayer cross-scale convolution operation. The experimental results indicate that the context information of various dimensions extracted from the interlayer hierarchical data improves the defect detection accuracy. This paper is notable because it uses acoustic data and a normalizing flow model to detect outliers based on the features of experimental data.
This study reviews the life cycle models considering legal and technical characteristics of personal data respectively. Based on the reviews, this research proposes 'consent and management based model of personal data' which is applicable to the domestic IT companies. The model suggested in this paper has characteristics that 'Consent' and 'Management' factors are ㅁpositively considered, which is overlooked in the other models. The validity of the model is examined by two methods, validation of the model of excellence by contrast of the other models, and 'consent' and 'management' factors cover all the life cycle processes. Using this model, IT companies will be contributed to the analysis of the personal data utilization and the development of IT system protection.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.